容器使用笔记（扩展篇）

         前两篇文章分别介绍了几种容器。他们之间的差别与联系也做了简单的介绍，这篇文章主要在存储机制和工作效率上来扩展一下。

        我们从数据的角度将它们分为两类一维集合和二维集合（这里不讨论数组），一维集合主要包含ArrayList、List，二维集合主要包含HashTable、Dictionary<K,v>。其他类型（使用较少）不做讨论。

         首先说一维集合，来源于数组。他们在内存中的存储机制也是来源于数组，以顺序存储的方式存放在内存中，下面标为索引查找数据。效率较高。

        再来谈谈二维表。HashTable和Dictionary<K,V>，俗称字典都是键值对的集合。能够说Dictionary<K,V>事实上就是哈希表的泛型版本号。字典与一维集合的差别就是字典通过key来查找value。他的算法复杂度为O(1)，而一维数组通过下标索引查找value，算法复杂度也为O(1)，因而他们的存储机制全然不同。

        我们先来看一下Dictionary<K,V>,和HashTable的差异。看下面两段代码：

    class Program
    {
        static void Main(string[] args)
        {
            Dictionary<int, string> dicTest1 = new Dictionary<int, string>();
            dicTest1.Add(1, "a");
            dicTest1.Add(2, "b");
            dicTest1.Add(3, "c");
            foreach (var item in dicTest1)
            {
                Console.WriteLine("Dictionary输出顺序 key: " + item.Key ); 
            }

            Hashtable tableTest = new Hashtable();
            tableTest.Add(1, "a");
            tableTest.Add(2, "b");
            tableTest.Add(3, "c");
            
            foreach (var item in tableTest.Keys)
            {
                Console.WriteLine("HashTable输出顺序 key:" + item.ToString()); 
            }
            Console.ReadKey();
        }
    }

        

能够看的出来，字典在输出是全然是依照数据插入的顺序输出的，而哈希表会在插入数据时打乱其存储顺序。

         再来看看二维集合的存储机制，在存储二维集合时，计算机会依据二维集合的key通过哈希算法计算出一个虚拟地址，然后将数据存储在相应位置。

查找数据时也一样。须要依据key通过哈希算法找到相应的虚拟地址，然后获得数据。

        它们的效率有多大的差距呢？下图是一个高手写的程序的执行结果：

         他们在遍历整个集合时效率的差距是非常大的。

所以，顺序表存储结构在遍历查询数据时。有非常大优势。

         下图是几种字典在存储结构和性能上的差异总结：

Type	内部结构	支持索引	内存占用	随机插入的速度(毫秒)	顺序插入的速度(毫秒)	依据键获取元素的速度(毫秒)
未排序字典
Dictionary<T,V>	哈希表	否	22	30	30	20
Hashtable	哈希表	否	38	50	50	30
ListDictionary	链表	否	36	50000	50000	50000
OrderedDictionary	哈希表 +数组	是	59	70	70	40
排序字典
SortedDictionary<K,V>	红黑树	否	20	130	100	120
SortedList<K,V>	2xArray	是	20	3300	30	40
SortList	2xArray	是	27	4500	100	180